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EuroHUB Senior Data Engineer 100% (ff/m/d)

Julius Baer sucht in Madrid einen Senior Data Engineer, der sich auf die Entwicklung und Optimierung von SQL-Transformationen, ETL-Pipelines und Enterprise-Data-Modellen spezialisiert hat. Die Rolle erfordert Expertise in SQL und Big-Data-Umgebungen sowie Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Finanz- und Compliance-Teams im regulierten Umfeld des Wealth Managements.

Ausland

Julius Bär Gruppe AG

100%

Aufgaben

Zusammenarbeit mit Datenanalysten zur Identifizierung von Datenanforderungen und Definition des optimalen Datenmodells.
Entwicklung und Optimierung komplexer SQL-Transformationen zur Unterstützung von Analysen, Reporting sowie finanziellen und regulatorischen Anforderungen.
Arbeit an und Beitrag zu bestehenden Enterprise-Datenmodellen (Data Vault, dimensionale Modelle, 3NF, datengetriebene Strukturen).
Sicherstellung, dass die SQL-Logik performant, wartbar und mit den Modellierungsstandards übereinstimmt.
Implementierung und Wartung von Datenqualitätsprüfungen, Validierungsregeln und SQL-Tests.
Wartung klarer Dokumentation, Datenherkunft (Lineage) und Metadaten zur Unterstützung von Transparenz und Governance.
Unterstützung bei der Reduzierung von Architektur-Schulden und Hilfe bei der Aufrechterhaltung einer sauberen, konsistenten Datenumgebung.
Aufbau und Wartung von SQL-zentrierten ETL/EL-Datenpipelines.
Einsatz von Python, wo es für Automatisierung, API-Integration oder Workflow-Effizienz vorteilhaft ist.
Implementierung von Ingestion-Mustern für Batch-, inkrementelle und nahezu Echtzeit-Datenflüsse.
Sicherstellung von Monitoring, Observability und zuverlässigem Betrieb von Daten-Workflows.
Strukturierung von SQL-Datensätzen, die für den BI-Verbrauch optimiert sind.
Unterstützung bei Datenvorbereitung, Extraktionslogik und Backend-Performance.
Hilfe für Dashboard- und Report-Designer bei Troubleshooting, Prototyping und Governance.
Zusammenarbeit mit Finanz-, Risiko-, Compliance- und Geschäftsteams, um Anforderungen in hochwertige Datenlösungen zu übersetzen.
Engere Zusammenarbeit mit Datenarchitekten, um die Übereinstimmung mit Modellierungsstandards sicherzustellen.
Unterstützung bei der Fehlerbehebung über Ingestion, Modellierung und operative Prozesse hinweg.
Beitrag zur Plattformentwicklung, Engineering-Verbesserungen und Roadmap-Initiativen.
Effektive Kommunikation mit sowohl technischen als auch geschäftlichen Stakeholdern.

Anforderungen

Tiefe Expertise in SQL-Entwicklung, Datenmodellierung und Stakeholder-Zusammenarbeit, um hochwertige, zuverlässige und geschäftskritische Datensätze zu liefern.
Fokus auf den Aufbau und die Optimierung von SQL-, ETL/EL-Datenpipelines und BI-gestützten Datensätzen; Hochleistungs-SQL ist der primäre Fokus, Python ist eine sekundäre/optionale Fähigkeit.
Kenntnisse in Sprachen und Frameworks: SQL, Python (Jupyter/Lab), dbt, Spark SQL.
Kenntnisse in Data Lakes: Databricks/Azure Data (Lakehouse/Big Data).
Kenntnisse in BI-/Modellierungstools: Tableau (oder ThoughtWorks), SAP.
Kenntnisse in Orchestrierung: Azure Data Factory/Airflow.
Querschnittliche Zusammenarbeit mit Finanz-, Risiko-, Compliance-, Geschäfts- und IT-Teams.
Bewusstsein für Compliance: Arbeit in regulierten Umgebungen.
Aufbau und Optimierung von Hochleistungs-SQL-Transformationen für Analysen, Reporting und regulatorische Bedürfnisse.
Beitrag zur Enterprise-Datenmodellierung (Data Vault, dimensionale Modelle, 3NF, ereignisgesteuerte Strukturen).
Entwicklung von ETL/EL-Pipelines unter Verwendung von SQL und unterstützenden Tools, um zuverlässiges Management und Lieferung sicherzustellen.
Sicherstellung der Datenqualität durch Prüfungen, Tests, Dokumentation und Lineage-Management.
Zusammenarbeit mit Datenanalysten, Ingenieuren und BI-Teams, um Anforderungen in robuste Datenlösungen umzuwandeln